デジタルツイン総合研究所、フィジカルAI普及の最大課題「現場適応」を突破する自律進化型AIアルゴリズムの研究開発を加速

AIが自ら不足情報を発見し、取得し、世界モデルを更新する「自己改善型フィジカルAI基盤」の確立へ

株式会社デジタルツイン総合研究所（所在地：東京都港区／島根ラボ：島根県雲南市、代表取締役：黒田 佳吏夫、以下「DTRI」）は、フィジカルAI（現実世界で認識・判断・行動するAI）普及の最大課題である「現場適応」を突破するため、AIが自ら不足情報を発見し、取得し、世界モデルを更新する自律進化型AIアルゴリズムの研究開発を加速していることをお知らせします。

当社の研究開発は、原子力関連施設など人が容易に立ち入れない過酷環境における自律走行ロボット、3D SLAM、点群認識、エッジAI、実機ロボティクスの開発・検証経験を持つ技術者を中心に進めています。暗所や複雑な構造物を含む現場で、ロボットが環境を認識し、移動し、必要な情報を取得するための技術知見をもとに、フィジカルAIを実環境へ適応させるための基盤技術を研究開発しています。

DTRIは、現実世界の産業現場にAIを実装するためには、基盤モデルの性能だけでなく、現場ごとに異なる設備・構造・作業手順・環境変化にAIが適応し続ける仕組みが不可欠だと考えています。

背景：フィジカルAIの普及を阻む「最後の1マイル」

世界では、生成AIの次の大きな波として、ロボットや自律システムが現実世界を理解し、行動する「フィジカルAI」への注目が急速に高まっています。

一方で、基盤モデルやロボット技術が進化しても、実際の産業現場に導入する段階では、依然として大きな壁が残されています。

それが、現場ごとに異なる環境への適応です。

工場、物流倉庫、建設現場、インフラ設備、林業、災害現場など、現実世界の環境は常に変化しています。設備の配置、照明、作業手順、障害物、老朽化、天候、地形、人的オペレーションは現場ごとに異なり、事前にすべての情報を取得・整備することは困難です。

従来は、この現場適応のために、専門人材による大量のデータ取得、環境構築、ラベリング、チューニング、再計測が必要でした。DTRIは、この「最後の1マイル」のコストこそが、フィジカルAIの社会実装を阻む最大のボトルネックであると考えています。

研究開発する技術：AIが「何を知らないか」を自ら判断し、学習に必要な情報を取りに行く

これまでのAIは、基本的に「与えられたデータをもとに学習する」技術でした。人間があらかじめデータを集め、ラベルを付け、学習環境を整え、その上でAIが賢くなっていく。つまり、AIの性能は、事前に人間が用意したデータの量と質に大きく依存していました。

しかし、フィジカルAIが向き合う現実世界では、必要な情報が最初から揃っていることはほとんどありません。工場、物流倉庫、建設現場、インフラ設備、災害現場などでは、環境は常に変化し、照明、設備配置、障害物、作業手順、地形、劣化状態も現場ごとに異なります。あらかじめ「必要なデータをすべて集めておく」ことは、現実的にもコスト的にも困難です。

DTRIが研究開発を進めるのは、この前提を変える技術です。AIが与えられた情報を処理するだけでなく、自ら「何を理解できていないのか」「どの情報が足りないのか」を認識し、その不足を埋めるために、次に取得すべきデータ、見るべき場所、確認すべき視点を判断する。そして、ロボット、ドローン、センサー、人間に対して取得指示を出し、得られた情報をもとに世界モデルやデジタルツインを継続的に更新していく。

つまり、DTRIが目指すのは、データ収集そのものをAIの学習ループの内側に組み込むことです。

本技術では、以下のようなループの実現を目指します。

1. VLM（視覚言語モデル）が現場の設備・構造・作業文脈を意味的に理解する

2. AI自身が、環境理解の不足や不確実性を検出する

3. 不足情報を埋めるために必要な観測地点・視点・対象を自律的に決定する

4. ロボット、ドローン、センサー、人間に対して取得指示を生成する

5. 取得した情報をもとに、デジタルツインやWorld Modelを継続的に更新する

従来のように「人間が集めたデータをAIが学習する」のではなく、AI自身が「学ぶために必要なデータは何か」を判断し、能動的に取得していく。

この構造により、現場ごとのデータ取得・環境構築・運用更新にかかるコストを大幅に削減し、未知環境や変化し続ける現場にも適応できるフィジカルAIの実現を目指します。

弊社開発中のアルゴリズム

DTRIはこの技術体系を、能動取得の閉ループ「ASAL（Active Site Acquisition Loop）」として研究開発しています。

初期開発の進捗

現在DTRIでは、ASALの中核となる「環境理解の不足をAI自身が発見し、必要な情報取得行動を生成する自己改善ループ」の初期実装を進めています。

初期検証では、2次元環境上において、ロボットが未観測領域を特定し、その重要度を判断した上で、次に観測すべき地点を選定する一連のサイクルを試作しています。

これは単なる自律移動技術ではありません。AIが自身の認識不足を理解し、その不足を解消するための観測行動を生成する、自己改善型フィジカルAIの根幹となる能力の実現を目指すものです。

今後は、3次元環境への拡張、VLMと3D SLAMの統合、実ロボット・ドローンとの連携、製造・物流・建設・インフラ・災害対応現場での検証を進めていきます。

開発中画面の一部

応用領域

本技術は、環境変化が大きく、事前にすべての情報を取得できない現場で特に有効です。DTRIは、製造・物流、インフラ維持管理、防災・災害対応、防衛・重要施設保全など、不確実性の高い現実環境への応用を見据えています。

製造・物流領域
レイアウト変更や設備更新が発生した際に、ロボットが自律的に再測定・環境理解を行い、最新の運用環境へ適応することを目指します。

インフラ維持管理領域
橋梁、トンネル、プラント、送電設備などの状態変化を継続的に把握し、デジタルツイン更新や点検業務の省人化につなげます。

防災・災害対応領域
被災地や危険区域など、人が容易に立ち入れない環境において、ロボットやドローンが「次に見るべき場所」を自ら判断し、状況把握を支援することを目指します。

防衛・重要施設保全領域
防衛施設、重要インフラ、港湾、空港、発電所、通信設備など、環境変化や不確実性が大きく、継続的な状況把握が求められる現場において、AIが自律的に不足情報を取得し、最新の環境理解を維持する基盤技術として活用できます。人が常時確認することが難しい領域でも、ロボット、ドローン、センサー群が自律的に「どこを見るべきか」を判断し、現場状況の把握・更新・異常検知を支援します。

DTRIが目指す世界

DTRIが目指すのは、フィジカルAIを導入する前に必ず必要となる「現場適応インフラ」の確立です。

現場の情報を取得し、構造化し、デジタルツイン化し、AIが自ら不足情報を判断し、再取得し、更新し続ける。この一連の仕組みが整うことで、ロボットやAIは単発のPoCではなく、現場で長く使われ続ける技術になります。

DTRIは、製造業、物流、建設、インフラ、林業、災害対応などの現場において、AIが自ら世界を理解し続ける基盤をつくることで、日本発のPhysical AI基盤技術の創出に挑戦します。

代表コメント

株式会社デジタルツイン総合研究所
代表取締役 黒田 佳吏夫

「世界では今、フィジカルAIを次の巨大産業にしようという競争が始まっています。日本には、製造業、建設、物流、インフラ、林業など、フィジカルAIが最も必要とされる現場が数多くあります。

一方で、AIやロボットを現場に入れるには、現場ごとの環境に適応するための膨大なデータ取得と調整が必要です。

この“現場適応”のコストを下げなければ、フィジカルAIは一部の大企業だけの技術になってしまいます。

私たちは、AI自身が『何を知らないのか』を理解し、自ら必要な情報を取りに行き、学び続ける仕組みをつくることで、この壁を突破したいと考えています。

フィジカルAIの未来は、より賢いモデルを作る競争だけではなく、現実世界をどれだけ理解し続けられるかの競争になるはずです。

弊社は、日本発の基盤技術によってその未来を支え、フィジカルAIを日本の新たな基幹産業へと発展させることに挑戦していきます。」

共同研究・実証パートナーの募集

DTRIは、本技術を通じて、フィジカルAIやデジタルツインの導入時に大きな負担となってきた現場データ取得、環境構築、再測定、運用更新のコストを大幅に下げることを目指しています。

従来は、専門人材が現場ごとにデータを集め、環境を整備し、AIやロボットを調整する必要がありました。DTRIが研究開発するASALは、AI自身が「次に何を測るべきか」を判断し、ロボット、ドローン、センサー、人に対して取得指示を出すことで、この現場適応プロセスの省力化を実現しようとするものです。

DTRIでは現在、製造・物流・建設・インフラ・防災・防衛・自治体DXなどの領域で、本技術の共同研究・実証に関心をお持ちの企業、自治体、行政機関、研究機関、大学、事業会社からのご相談を受け付けています。

特に、以下のような課題をお持ちの方との連携を歓迎します。

• フィジカルAIやロボットを導入したいが、現場データ取得や環境構築のコストが高い

• デジタルツインを構築したものの、現場変化に合わせた更新が難しい

• ドローン、ロボット、センサーを使った点検・測量・現場把握を高度化したい

• 防災、インフラ、重要施設保全など、人が入りにくい現場の状況把握を効率化したい

• 国や自治体の実証事業、研究開発事業、補助金事業としてフィジカルAIを検討したい

共同研究、実証実験、技術検証、行政・自治体との実証事業、事業会社とのPoCなど、初期段階から柔軟にご相談可能です。関心をお持ちの方は、ぜひお問い合わせください。

本件に関するお問い合わせ先
株式会社デジタルツイン総合研究所
Email：[e-mail]

採用について

DTRIでは現在、Physical AI、Digital Twin、World Model領域の研究開発を共に推進するエンジニア・研究者を募集しています。

コンピュータビジョン、ロボティクス、SLAM、3Dコンピュータグラフィックス、シミュレーション、機械学習、強化学習、World Model、VLM、生成AIなどの領域に関心をお持ちの方は、ぜひお気軽にご連絡ください。

会社概要

会社名：株式会社デジタルツイン総合研究所（DTRI）
代表者：代表取締役 黒田 佳吏夫
設立：2025年7月1日
本社：〒105-6415 東京都港区虎ノ門1-17-1 虎ノ門ヒルズ ビジネスタワー15階
研究開発拠点：島根県雲南市
事業内容：フィジカルAI/デジタルツインの研究開発および現場実装支援 

本件に関するお問い合わせ先
株式会社デジタルツイン総合研究所
Email：[e-mail]